深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
15421	2024-11-11	A Comprehensive Review on Synergy of Multi-Modal Data and AI Technologies in Medical Diagnosis 2024-Feb-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering11030219 PMID:38534493	综述	本文综述了多模态数据与人工智能技术在医学诊断中的协同作用	本文整合了多模态数据和人工智能技术的最新进展，为临床实践提供了创新解决方案	本文主要集中在五种特定疾病的诊断上，未涵盖所有疾病类型	探讨多模态数据与人工智能技术在医学诊断中的应用	阿尔茨海默病、乳腺癌、抑郁症、心脏病和癫痫	机器学习	NA	NA	NA	多模态数据（图像、文本、语音、基因数据、生理信号）	NA
15422	2024-11-11	AlphaFold2 Reveals Structural Patterns of Seasonal Haplotype Diversification in SARS-CoV-2 Spike Protein Variants 2024-Feb-21, Biology DOI:10.3390/biology13030134 PMID:38534404	研究论文	本文利用AlphaFold2对SARS-CoV-2刺突蛋白的季节性单倍型多样性进行了结构模式分析	首次系统地比较了主要关注变异株及其对应纬度限定单倍型的S蛋白结构，揭示了单倍型对蛋白质结构的影响及其在季节性行为中的作用	仅限于对AlphaFold2生成的结构模型进行分析，未涉及实验验证	揭示SARS-CoV-2刺突蛋白在季节性单倍型多样性中的结构模式，为疫苗和药物开发提供预测依据	SARS-CoV-2刺突蛋白及其主要关注变异株和对应单倍型的结构	结构生物学	COVID-19	AlphaFold2	NA	蛋白质结构	主要关注变异株（Alpha、Delta、Omicron）及其对应单倍型的S蛋白
15423	2024-11-11	Artificial intelligence in forensic medicine and related sciences - selected issues 2024, Archiwum medycyny sadowej i kryminologii DOI:10.4467/16891716AMSIK.24.005.19650 PMID:39450596	综述	本文综述了人工智能在法医学及相关科学中的潜在应用，并探讨了在诊断和治疗中可能造成的伤害的法律责任问题	本文介绍了人工智能在法医学及相关科学中的多种应用，如法医病理学、法医创伤学、死后鉴定检查等	人工智能在医学中应被视为辅助工具，最终的诊断和治疗决策应由人类负责	探讨人工智能在法医学及相关科学中的应用及其法律责任问题	人工智能在法医学及相关科学中的应用	机器学习	NA	NA	NA	NA	NA
15424	2024-11-11	Deep CANALs: a deep learning approach to refining the canalization theory of psychopathology 2024, Neuroscience of consciousness IF:3.1Q1 DOI:10.1093/nc/niae005 PMID:38533457	研究论文	本文利用深度学习理论对心理病理学的运河化理论进行改进	本文通过深度学习理论区分了大脑中信念表示的两个不同优化景观，并描述了每种景观运河化可能导致的独特病理	NA	改进心理病理学的运河化理论	心理病理学中的运河化现象	机器学习	NA	深度学习	深度神经网络	NA	NA
15425	2024-11-11	Artificial Intelligence-based Analytics for Diagnosis of Small Bowel Enteropathies and Black Box Feature Detection 2021-06-01, Journal of pediatric gastroenterology and nutrition IF:2.4Q1 DOI:10.1097/MPG.0000000000003057 PMID:33534362	研究论文	开发了一种基于人工智能的图像分析平台，利用深度学习卷积神经网络（CNNs）来诊断小肠肠病，并检测其特征	利用深度学习CNNs和Grad-CAMs技术，提高了小肠肠病的诊断准确性，并揭示了深度学习模型的决策过程	研究样本主要来自儿童，且样本量相对较小	开发一种能够准确诊断小肠肠病的计算方法，并揭示深度学习模型的决策过程	小肠肠病，包括环境肠病（EE）和乳糜泻（CD）	计算机视觉	NA	深度学习卷积神经网络（CNNs）	CNN	图像	461张高分辨率活检图像，来自150名儿童
15426	2024-11-11	Sixty-five years of the long march in protein secondary structure prediction: the final stretch? 2018-05-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbw129 PMID:28040746	研究论文	本文回顾了蛋白质二级结构预测65年的发展历程，并探讨了当前的技术进步和未来发展方向	本文介绍了最新的深度学习技术在蛋白质二级结构预测中的应用，并提出了预测蛋白质骨架扭转角和Cα原子角度及扭转角的新方法	本文未详细讨论现有方法的具体局限性	探讨蛋白质二级结构预测的最新进展和未来发展方向	蛋白质二级结构预测	生物信息学	NA	深度学习	NA	蛋白质序列和结构数据	1199个非冗余蛋白质的数据库
15427	2024-11-10	Novel Uncertainty Quantification Through Perturbation-Assisted Sample Synthesis 2024-Dec, IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence IF:20.8Q1 DOI:10.1109/TPAMI.2024.3393364 PMID:38656858	研究论文	本文介绍了一种新的扰动辅助推理（PAI）框架，利用扰动辅助样本合成（PASS）方法生成的合成数据进行不确定性量化	提出了扰动辅助样本合成（PASS）方法，通过生成模型创建合成数据，增强数据多样性和隐私保护，并提高了估计精度	未提及	推进复杂数据驱动任务中的不确定性量化	复杂数据场景中的不确定性量化，特别是非结构化数据	机器学习	NA	深度学习模型	生成模型	非结构化数据	未提及
15428	2024-11-10	Leveraging calcium score CT radiomics for heart failure risk prediction 2024-11-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-77269-x PMID:39505933	研究论文	研究利用钙评分CT放射组学预测心力衰竭风险	开发了仅使用计算机断层扫描钙评分（CTCS）的筛查方法，结合钙和脂肪放射组学模型，预测心力衰竭风险，优于基于临床因素的预测模型	NA	确定仅使用计算机断层扫描钙评分（CTCS）评估心力衰竭风险的筛查方法	1,998名患者的CTCS扫描数据，包括336名2型糖尿病患者	数字病理	心血管疾病	计算机断层扫描钙评分（CTCS）	深度学习模型	图像	1,998名患者，其中336名患有2型糖尿病
15429	2024-11-10	Comprehensive walkability assessment of urban pedestrian environments using big data and deep learning techniques 2024-Nov-06, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78041-x PMID:39506013	研究论文	本文构建了一个综合评估框架，结合主观和客观维度评估城市步行环境，并应用于北京五环路内的街道环境	本文创新性地整合了主观和客观维度，提出了一个综合评估框架，包括宏观尺度指数、微观尺度指数和街道步行偏好指数	本文未详细讨论评估框架在其他城市或不同发展模式下的适用性	评估城市步行环境，促进公共健康、社区凝聚力和城市可持续发展	北京五环路内的街道环境	城市规划	NA	深度学习	NA	大数据	北京五环路内的街道环境
15430	2024-11-10	Machine learning models for river flow forecasting in small catchments 2024-Nov-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78012-2 PMID:39501028	研究论文	研究探讨了在小流域中使用深度学习模型进行河流流量预测的可行性	提出了结合不同输入数据集的模型组合方法，以提供更全面的河流流量未来演变描述	随着预测时间的增加，预测的不确定性增加，需要使用能提供预测置信区间的机器学习模型来减少不确定性	开发新的工具以减轻气候变化带来的水文地质风险，特别是在小流域中	小流域中的河流流量	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	河流流量数据	NA
15431	2024-11-10	Study on virtual tooth image generation utilizing CF-fill and Pix2pix for data augmentation 2024-11-05, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-78190-z PMID:39501064	研究论文	本文提出了一种利用图像到图像转换（pix2pix）和上下文重建填充（CR-Fill）生成虚拟牙齿图像的方法，以简化牙科修复过程	本文的创新点在于结合pix2pix和CR-Fill技术生成虚拟牙齿图像，并验证了这些虚拟图像在训练数据中的有效性	仅使用虚拟图像作为训练数据的效果不如同时使用真实和虚拟图像	简化牙科修复过程，减少传统牙科修复所需的工作量和时间	牙齿扫描图像和虚拟牙齿图像	计算机视觉	NA	图像到图像转换（pix2pix）和上下文重建填充（CR-Fill）	pix2pix	图像	未具体说明样本数量
15432	2024-11-10	Developing a 10-Layer Retinal Segmentation for MacTel Using Semi-Supervised Learning 2024-Nov-04, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.13.11.2 PMID:39499591	研究论文	开发了一种用于MacTel的10层视网膜分割的半监督学习模型	通过利用未标记图像，该模型在视网膜层和特征的分割上显著优于其他模型	在某些特征（如内界膜上方的预视网膜空间和视网膜色素上皮下方的背景）上，所有模型的表现相似	提高OCT图像中MacTel病理的自动分割性能	Macular Telangiectasia Type II (MacTel)患者的视网膜层和特征	计算机视觉	NA	半监督学习	深度学习模型	图像	使用了一个小规模的标记数据集，并利用了未标记图像
15433	2024-11-10	Background removal for debiasing computer-aided cytological diagnosis 2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03169-0 PMID:38918281	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的细胞分割和背景去除方法，用于解决计算机辅助细胞学诊断中的背景偏差问题	无需细胞标注，利用背景冗余和细胞稀疏性，通过U-Net模型在无监督方式下进行细胞分割和背景去除	实验结果基于小规模细胞学图像集，可能需要更大规模数据集验证其泛化能力	解决计算机辅助细胞学诊断中的背景偏差问题	液基细胞学图像中的细胞分割和背景去除	计算机视觉	NA	深度学习	U-Net	图像	小规模细胞学图像集
15434	2024-11-10	Machine Learning for Localization of Premature Ventricular Contraction Origins: A Review 2024-11, Pacing and clinical electrophysiology : PACE DOI:10.1111/pace.15089 PMID:39428720	综述	本文综述了机器学习在定位室性早搏起源中的应用、优势、劣势及未来研究方向	机器学习和深度学习在电生理学研究中作为强大的分析工具，逐渐发挥重要作用	未具体提及	提供机器学习在定位室性早搏起源中的发展概述，为临床医生和研究人员提供参考	室性早搏的起源定位	机器学习	心血管疾病	机器学习 (ML), 深度学习 (DL)	未具体提及	心电图 (ECG), 计算机断层扫描 (CT), 磁共振成像 (MRI)	未具体提及
15435	2024-11-10	Deep learning-based osteochondritis dissecans detection in ultrasound images with humeral capitellum localization 2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-023-03040-8 PMID:38233599	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的超声图像中肱骨髁骨软骨病（OCD）检测方法	通过使用YOLO检测肱骨髁并利用VGG16估计OCD概率，提高了分类性能	未来研究需要评估该方法在临床检查中的有效性	开发一种基于深度学习的超声图像分类模型，用于计算机辅助诊断OCD	肱骨髁骨软骨病（OCD）	计算机视觉	运动损伤	深度学习	YOLO, VGG16	图像	158个样本（OCD: 67, 正常: 91）
15436	2024-11-10	Deep learning-based automatic pipeline for 3D needle localization on intra-procedural 3D MRI 2024-Nov, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-024-03077-3 PMID:38520646	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动管道，用于在术中3D MRI上进行3D针定位	该方法采用Shifted Window (Swin) Transformers和粗到细的分割策略，能够在有限的训练数据集上实现快速且准确的3D针定位	该方法的评估仅基于49个术中3D MR图像，未来需要在更多样本上进行验证	开发一种自动化的深度学习方法，用于在术中3D MRI上快速且准确地定位针	术中3D MRI上的针定位	计算机视觉	NA	Shifted Window (Swin) Transformers	Swin UNETR, Swin Transformer	3D MRI图像	49个术中3D MR图像
15437	2024-11-10	A pilot study of AI-assisted reading of prostate MRI in Organized Prostate Cancer Testing 2024-Oct-29, Acta oncologica (Stockholm, Sweden) DOI:10.2340/1651-226X.2024.40475 PMID:39473176	研究论文	评估在前列腺癌筛查中使用AI辅助阅读前列腺MRI的可行性	首次在前列腺癌筛查中应用深度学习算法辅助MRI阅读	深度学习算法与当地和专家放射科医生的共识一致性较低	评估AI辅助阅读前列腺MRI在前列腺癌筛查中的可行性	前列腺MRI图像和放射科医生的评估结果	计算机视觉	前列腺癌	深度学习	DL	图像	57名PSA水平≥3 µg/L的男性
15438	2024-11-10	Machine Learning Using Template-Based-Predicted Structure of Haemagglutinin Predicts Pathogenicity of Avian Influenza 2024-Oct-28, Journal of microbiology and biotechnology IF:2.5Q3 DOI:10.4014/jmb.2405.05022 PMID:39252651	研究论文	本研究利用深度学习方法，通过模板预测的血凝素结构来预测禽流感的致病性	引入了一种新的管道，利用开源工具将蛋白质结构转换为适合计算分析的格式，并结合主成分分析和单类支持向量机提高了模型的鲁棒性	NA	开发一种快速准确识别高致病性禽流感毒株的方法	禽流感病毒的血凝素和神经氨酸酶类型	机器学习	NA	主成分分析，单类支持向量机，K近邻算法	二维卷积神经网络	基因组数据	12,143个禽流感病毒基因组，来自64个国家，涵盖119种血凝素和神经氨酸酶类型
15439	2024-11-10	Unipolar voltage electroanatomic mapping detects structural atrial remodeling identified by LGE-MRI 2024-Oct-11, Heart rhythm IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.hrthm.2024.10.015 PMID:39396602	研究论文	研究探讨了单极电压电生理学映射与晚期钆增强磁共振成像（LGE-MRI）检测到的左心房结构重塑之间的关系	发现单极低电压区域（LVAs）与LGE区域的高度重叠，显著优于双极LVAs，为心房颤动（AF）的诊断和管理提供了新的视角	研究样本量较小，仅涉及20名患者，未来需要更大规模的研究来验证结果	探索LGE区域与单极和双极低电压区域之间的关系，以改进心房颤动的诊断和管理	左心房（LA）的电生理学和结构重塑	心血管疾病	心房颤动	晚期钆增强磁共振成像（LGE-MRI）、电生理学映射	深度学习	图像	20名计划进行心房颤动消融的患者
15440	2024-11-10	Deep learning to assess bone quality from panoramic radiographs: the feasibility of clinical application through comparison with an implant surgeon and cone-beam computed tomography 2024-Oct, Journal of periodontal & implant science DOI:10.5051/jpis.2302880144 PMID:38725425	研究论文	本研究评估了深度学习（DL）通过全景（PA）放射图像评估骨质量的临床应用可行性，并与种植外科医生的主观触觉和锥束计算机断层扫描（CBCT）值进行了比较	首次使用深度学习技术通过全景放射图像评估骨质量，并与传统方法和CBCT值进行比较	研究样本量较小，需要基于高质量定量数据集的进一步研究以提高方法的可靠性和有效性	评估深度学习在通过全景放射图像评估骨质量方面的临床应用可行性	种植外科医生的主观触觉、CBCT值以及深度学习分类结果	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet-50	图像	2,270个无牙种植位点的全景图像